广播 (broadcasting) 飞桨(PaddlePaddle,以下简称Paddle)和其他框架一样,提供的一些API支持广播(broadcasting)机制,允许在一些运算时使用不同形状的张量. 通常来讲,如果有一个形状较小和一个形状较大的张量,希望多次使用较小的张量来对较大的张量执行一些操作,看起来像是较小形状的张量的形状,首先被扩展到和较大形状的张量一致,然后做运算. 值得注意的是,这期间并没有对较小形状张量的数据拷贝操作. 飞桨的广播机制主要遵循如下规则(参考 Numpy 广播机制 …

Numpy的Universal functions 中要求输入的数组shape是一致的,当数组的shape不相等的时候,则会使用广播机制,调整数组使得shape一样,满足规则,则可以运算,否则就出错 四条规则如下: 让所有输入数组都向其中shape最长的数组看齐,shape中不足的部分都通过在前面加1补齐 输出数组的shape是输入数组shape的各个轴上的最大值 如果输入数组的某个轴和输出数组的对应轴的长度相同或者其长度为1时,这个数组能够用来计算,否则出错 当输入数组的某个轴的长度为1时,沿…

当我们使用函数对两个数组进行计算时,函数会对这两个数组的对应元素进行计算,因此它要求这两个数组有相同的大小(shape相同).如果两个数组的shape不同的话,会进行如下的广播(broadcasting)处理: 让所有输入数组都向其中shape最长的数组看齐,shape中不足的部分都通过在前面加1补齐 输出数组的shape是输入数组shape的各个轴上的最大值 如果输入数组的某个轴和输出数组的对应轴的长度相同或者其长度为1时,这个数组能够用来计算,否则出错 当输入数组的某个轴的长度为1时,沿着此…

本文摘自<用Python做科学计算>,版权归原作者所有. 1. NumPy-快速处理数据--ndarray对象--数组的创建和存取 2. NumPy-快速处理数据--ndarray对象--多维数组的存取.结构体数组存取.内存对齐.Numpy内存结构 接下来介绍ufunc运算.广播.ufunc方法 ufunc是universal function的缩写,它是一种能对数组的每个元素进行操作的函数.NumPy内置的许多ufunc函数都是在C语言级别实现的,因此它们的计算速度非常快. >>…

import numpy as np np.__version__ #版本 #由于python的list不要求存储同样的类型,但是效率不高. L = [i for i in range(10)] L[5] = "Asuka" #而调用array的效率相比更好,但是它没有将数据当做向量或者矩阵,不支持基本运算,会报错. #建议用numpy中的array,array是numpy中最核心的结构. nparr = np.array([i for i in range(10)]) nparr[5…

2.0 简介 标准安装的Python中用列表(list)保存一组值,可以用来当作数组使用,不过由于列表的元素可以是任何对象,因此列表中所保存的是对象的指针(为了保存各种类型的对象,只能牺牲空间).这样为了保存一个简单的[1,2,3],需要有3个指针和三个整数对象.对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间. 此外Python还提供了一个array模块,array对象和列表不同,它直接保存数值,和C语言的一维数组比较类似.但是由于它不支持多维,也没有各种运算函数,因此也不适合做数值运…

约定, 第一次翻译这种东西, 专有名词的翻译原则还是不太清楚, 总之涉及有可能误解的词, 都用双语, 如果是简单的, 直接英文或者中文, 取决于我是否能找到中文合适的词来翻译. 何为BLE: 1. 是一种蓝牙联盟Bluetooth Special Interest Group(BT-SIG)制定的无线传输协议, TI是联盟成员 2. 基于蓝牙4.0加入了一些新特性, 蓝牙4.0早于2010年6月就公布了. 3. BLE主要目标是低功耗, 低延时与低数据量的需求 4. 主要围绕智能手机与PC生态,…

TensorFlow中维护的集合列表 在一个计算图中,可以通过集合(collection)来管理不同类别的资源.比如通过 tf.add_to_collection 函数可以将资源加入一个 或多个集合中,然后通过 tf.get_collection 获取一个集合里面的所有资源(如张量,变量,或者运行TensorFlow程序所需的队列资源等等) 集合名称 集合内容 使用场景 tf.GraphKeys.VARIABLES 所有变量 持久化TensorFlow模型 tf.GraphKeys.TRAINA…

ufunc简介 ufunc指universal function,是一种能够对数组中的所有元素进行操作的函数,ufunc是针对数组进行操作的函数,对一个数组进行重复的运算时,使用ufunc比math库中的函数效率要高很多,然而由于ufunc会对数组做一些特殊操作,所以在单一值的函数处理上就比math库中的效率要低: 在使用ufunc时,注意千万不要用循环遍历,而是应该使用列表推导式,否则就不叫ufunc了,而是对每一个元素分别运算,失去了ufunc的意义: ufunc的结果可以直接保存到原始数组…

在Python中,使用list可以保存一组值,可以作为数组使用,但是比较浪费内存和时间.类似的array模块,不支持多维,也没有各种函数运算,因此也极其不方便. 为解决这一问题,Python提供了Numpy模块,支持N维数组运算.处理大型矩阵.广播函数库.矢量运算等. 1.1函数库的导入 在使用这个库的第一步,先导入numpy模块,根据Python社区的习惯,代码如下: >>>import numpy as np 1.2数组创建 1.2.1Array函数 一般情况下,我们可以使用arra…